الاتجاهات الناشئة في علم البيانات هي تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة وعلوم البيانات، بحيث ترغب الشركات في تبسيط عملياتها التجارية من خلال اعتماد نماذج تعتمد على البيانات.
ما هي أهم اتجاهات في علم البيانات أحدثت تأثيرًا
1. TinyML والبيانات الصغيرة
- البيانات الضخمة هو معنى يستخدم لوصف النمو السريع للبيانات الرقمية التي يتم انتاجها وجمعها وتحليلها، وتُعد خوارزميات (ML) التي تم استخدامها لمعالجة البيانات كبيرة أيضًا، إنها ليست مجرد بيانات ضخمة.
- قد يكون الأمر جيدًا إذا كنت تعمل مع أنظمة مستندة إلى مجموعة النظراء ذات نطاق ترددي غير محدود ولكن هذا لن يغطي جميع حالات الاستخدام، حيث يمكن أن يكون (ML) مفيدًا.
- تم تصميم خوارزميات (TinyML) لاستهلاك أقل قدر ممكن من المساحة وتشغيلها على أجهزة منخفضة الطاقة، وسيتم استخدام جميع أنواع الأنظمة المدمجة في عام (2023م).
2. تجربة المستهلك المبنية على البيانات
- إنّه يشكل أحد الاتجاهات الجديدة في علم البيانات، الفكرة هي أنّ الشركات تستخدم البيانات لتقديم تجارب ذات قيمة أو قيمة أو ممتعة بشكل متزايد.
- يمكن أن يكون البرنامج أكثر سهولة في الاستخدام ولديه وقت أقل في الانتظار ويمكن نقله بين الإدارات عند الاتصال بخدمة العملاء وتقليل الاحتكاك والمتاعب في التجارة الإلكترونية.
3. التقارب
- في عالم اليوم الرقمي يُعد الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية وإنترنت الأشياء (IoT) والشبكات فائقة السرعة مثل (5G) هي أحجار الزاوية والبيانات هي الوقود الذي يدفعهم جميعًا.
- هذه التقنيات هي بعض من أحدث اتجاهات علم البيانات، وتتيح هذه التقنيات معًا أكثر بكثير مما يمكنها القيام به بشكل منفصل.
4. التعلم الآلي التلقائي
- إنّه من بين الاتجاهات الحالية في علم البيانات، وبالإضافة إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على علم البيانات يُعد (AutoML) اتجاهًا يتسبب في “دمقرطة” التعلم الآلي.
5. تصور البيانات
- تصور البيانات هو عملية عرض المعلومات بتنسيق رسومي، وتتيح أدوات تصور البيانات رؤية الأنماط والاتجاهات والقيم المتطرفة في البيانات باستخدام العناصر المرئية مثل المخططات والرسوم البيانية والخرائط.
